{"id":2085,"date":"2026-08-06T12:59:14","date_gmt":"2026-08-06T12:59:14","guid":{"rendered":"https:\/\/ideas.xyz\/blog\/?post_type=fondateur&#038;p=2085"},"modified":"2026-08-19T15:22:37","modified_gmt":"2026-08-19T15:22:37","slug":"pranav-rajpurkar","status":"publish","type":"fondateur","link":"https:\/\/ideas.xyz\/blog\/founders\/pranav-rajpurkar\/","title":{"rendered":"Pranav Rajpurkar"},"content":{"rendered":"<style>\n.fiche-callout{background:#F7F5FF;border:1px solid #E4DCFB;border-radius:12px;padding:16px 20px;margin:0 0 14px}\n.fiche-callout .lbl{color:#7C3AED;font-weight:700;font-size:12px;letter-spacing:.04em;text-transform:uppercase;display:block;margin-bottom:6px}\n.strategy-card{background:#F7F5FF;border:1px solid #E4DCFB;border-radius:12px;padding:16px 20px;margin:0 0 12px}\n.strategy-card .lbl{color:#7C3AED;font-weight:700;font-size:11px;letter-spacing:.06em;text-transform:uppercase;display:block;margin-bottom:6px}\n.strategy-card h3{margin:0 0 6px}\n.strategy-card p{margin:0 0 8px}\n.fiche-tags span{display:inline-block;background:#F1EBFF;color:#7C3AED;border-radius:999px;padding:3px 12px;font-size:12px;font-weight:600;margin-right:6px;margin-bottom:6px}\n<\/style>\n<blockquote>\n<p>Nous savions que c&#8217;\u00e9tait techniquement faisable. Il fallait construire quelque chose de niveau production, avec une valeur directe pour le client final.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p class=\"fiche-tags\"><span>VC-Backed<\/span><span>AI-Native Founder<\/span><\/p>\n<h2>Fiche d&#8217;identit\u00e9<\/h2>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th>\u00c2ge<\/th>\n<td>03\/1995<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>Nationalit\u00e9<\/th>\n<td>\ud83c\uddfa\ud83c\uddf8 USA<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>Fortune estim\u00e9e<\/th>\n<td>~2 M $<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>Fondateur de<\/th>\n<td>a2z Radiology AI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>Formation<\/th>\n<td>Licence, Master et Doctorat en Informatique, Universit\u00e9 Stanford (2012-2021)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>Secteur<\/th>\n<td>AI, SaaS, B2B, Sant\u00e9<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>R\u00e9seaux<\/th>\n<td><a href=\"https:\/\/twitter.com\/pranavrajpurkar\" rel=\"nofollow noopener\">X<\/a> \u00b7 <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/pranavrajpurkar\" rel=\"nofollow noopener\">LinkedIn<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>R\u00e9sum\u00e9<\/h2>\n<div class=\"fiche-callout\"><span class=\"lbl\">En une phrase<\/span><\/p>\n<p><strong>Pranav Rajpurkar<\/strong> est chercheur et co-fondateur d&#8217;<strong>a2z Radiology AI<\/strong>, une startup ayant lev\u00e9 <strong>4,5 M $<\/strong> en seed en d\u00e9cembre 2025. Il commence sa carri\u00e8re en 2012 \u00e0 l&#8217;Universit\u00e9 Stanford, o\u00f9 il consacre sa th\u00e8se de doctorat (PhD) \u00e0 l&#8217;intelligence artificielle appliqu\u00e9e \u00e0 l&#8217;interpr\u00e9tation d&#8217;images m\u00e9dicales. En 2021, il rejoint la Harvard Medical School en tant que professeur assistant en informatique biom\u00e9dicale. En 2024, il co-fonde a2z Radiology AI avec son p\u00e8re. Aujourd&#8217;hui, la startup a obtenu une autorisation de la Food and Drug Administration (FDA) am\u00e9ricaine pour son syst\u00e8me de d\u00e9tection de <strong>7 conditions urgentes<\/strong> en un seul passage sur scanner.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"fiche-callout\"><span class=\"lbl\">Pourquoi il est sur Ideas.xyz<\/span><\/p>\n<p>Pranav Rajpurkar a construit un parcours allant de la <strong>recherche acad\u00e9mique<\/strong> \u00e0 la cr\u00e9ation d&#8217;entreprise en restant centr\u00e9 sur un seul probl\u00e8me : rendre l&#8217;AI utile en radiologie. Sa m\u00e9thode illustre comment une expertise scientifique profonde peut d\u00e9boucher sur un produit <strong>B2B<\/strong> valid\u00e9 par une autorit\u00e9 r\u00e9glementaire en moins d&#8217;un an.<\/p>\n<\/div>\n<h2>Parcours<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>2012<\/strong> \u00b7 <strong>D\u00e9but de la recherche en AI \u00e0 Stanford<\/strong> : Il commence \u00e0 \u00e9tudier l&#8217;intelligence artificielle appliqu\u00e9e aux voitures autonomes d\u00e8s sa premi\u00e8re ann\u00e9e de licence \u00e0 Stanford.<\/li>\n<li><strong>2015-2021<\/strong> \u00b7 <strong>Doctorat sur l&#8217;AI en imagerie m\u00e9dicale<\/strong> : Il consacre sa th\u00e8se \u00e0 l&#8217;utilisation de l&#8217;AI pour analyser des images radiologiques, co-encadr\u00e9 par Andrew Ng et Percy Liang.<\/li>\n<li><strong>2021<\/strong> \u00b7 <strong>Professeur \u00e0 Harvard Medical School<\/strong> : Il rejoint Harvard comme professeur assistant et lance un laboratoire de recherche sur les syst\u00e8mes AI g\u00e9n\u00e9ralistes pour la m\u00e9decine.<\/li>\n<li><strong>2022<\/strong> \u00b7 <strong>Class\u00e9 Forbes 30 Under 30 en sciences<\/strong> : Il est reconnu par Forbes parmi les trente personnalit\u00e9s scientifiques de moins de trente ans les plus prometteuses aux \u00c9tats-Unis.<\/li>\n<li><strong>2023<\/strong> \u00b7 <strong>Nomm\u00e9 MIT Innovateurs de moins de 35 ans<\/strong> : Le MIT Technology Review le distingue pour ses travaux sur les mod\u00e8les AI appliqu\u00e9s \u00e0 la m\u00e9decine.<\/li>\n<li><strong>Octobre 2024<\/strong> \u00b7 <strong>Lancement d&#8217;a2z Radiology AI en public<\/strong> : Il co-fonde a2z Radiology AI avec son p\u00e8re et pr\u00e9sente le prototype a2z1, un syst\u00e8me AI d&#8217;analyse de scanners m\u00e9dicaux.<\/li>\n<li><strong>Novembre 2025<\/strong> \u00b7 <strong>Premi\u00e8re autorisation FDA pour le syst\u00e8me AI<\/strong> : La FDA autorise a2z-Unified-Triage \u00e0 d\u00e9tecter simultan\u00e9ment 7 conditions urgentes sur des scanners abdomen-pelvis.<\/li>\n<li><strong>D\u00e9cembre 2025<\/strong> \u00b7 <strong>Lev\u00e9e de 4,5 M $ en seed<\/strong> : a2z Radiology AI l\u00e8ve 4,5 M $ aupr\u00e8s de SeaX, Khosla Ventures et d&#8217;autres investisseurs pour acc\u00e9l\u00e9rer son d\u00e9ploiement.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Projets actuels<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>a2z Radiology AI<\/strong> (Co-fondateur et responsable scientifique) : <strong>a2z Radiology AI<\/strong> d\u00e9veloppe un syst\u00e8me AI capable d&#8217;analyser des scanners m\u00e9dicaux pour d\u00e9tecter plusieurs conditions simultan\u00e9ment. Son produit principal, <strong>a2z-Unified-Triage<\/strong>, a re\u00e7u une autorisation de la FDA pour identifier 7 anomalies urgentes en un seul passage sur scanner abdomen-pelvis. Une \u00e9tude men\u00e9e lors du congr\u00e8s de radiologie RSNA 2025 montre que l&#8217;outil r\u00e9duit le temps de r\u00e9daction des rapports de <strong>18 %<\/strong> et la charge mentale des radiologues de 22 %. La startup cible un march\u00e9 de plus de 20 millions d&#8217;examens par an aux \u00c9tats-Unis et a lev\u00e9 <strong>4,5 M $<\/strong> en d\u00e9cembre 2025.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Chiffres cl\u00e9s<\/h2>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th>4,5 M $ lev\u00e9s<\/th>\n<td>Montant du tour de table seed r\u00e9alis\u00e9 en d\u00e9cembre 2025, avec SeaX et Khosla Ventures parmi les investisseurs.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>7 conditions d\u00e9tect\u00e9es<\/th>\n<td>Nombre d&#8217;anomalies urgentes identifi\u00e9es simultan\u00e9ment par a2z-Unified-Triage, autoris\u00e9 par la FDA en novembre 2025.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>18 % de gain de temps<\/th>\n<td>R\u00e9duction du temps de r\u00e9daction des rapports radiologiques mesur\u00e9e lors d&#8217;une \u00e9tude prospective pr\u00e9sent\u00e9e au congr\u00e8s RSNA 2025.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>22 % de charge mentale en moins<\/th>\n<td>Diminution de la charge cognitive des radiologues utilisant l&#8217;outil, mesur\u00e9e dans la m\u00eame \u00e9tude RSNA 2025.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>Plus de 46 000 citations acad\u00e9miques<\/th>\n<td>Volume de citations scientifiques accumul\u00e9es \u00e0 travers plus de 164 publications, t\u00e9moignant de l&#8217;impact de ses travaux de recherche.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Strat\u00e9gie<\/h2>\n<div class=\"strategy-card\"><span class=\"lbl\">Strat\u00e9gie Ideas.xyz associ\u00e9e<\/span><\/p>\n<h3>Le jeu de la conformit\u00e9<\/h3>\n<p>Transformer une obligation l\u00e9gale en abonnement r\u00e9current en automatisant les formulaires r\u00e9glementaires que les entreprises sont contraintes de soumettre.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/ideas.xyz\/articles\/le-jeu-de-la-conformite-comment-lautomatisation-de-taches-ennuyantes-a-permis-de-lever-100-mdollar-1770701676024\">Voir la strat\u00e9gie<\/a><\/p>\n<\/div>\n<h2>R\u00e9seau<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Samir Rajpurkar<\/strong> (Co-fondateur d&#8217;a2z Radiology AI) : Son p\u00e8re assure le pilotage op\u00e9rationnel et entrepreneurial pendant que Pranav se concentre sur la recherche et le d\u00e9veloppement.<\/li>\n<li><strong>Andrew Ng<\/strong> (Co-directeur de th\u00e8se \u00e0 Stanford) : Il a co-encadr\u00e9 le doctorat de Pranav sur l&#8217;AI m\u00e9dicale, structurant sa vision des syst\u00e8mes g\u00e9n\u00e9ralistes en sant\u00e9.<\/li>\n<li><strong>Percy Liang<\/strong> (Co-directeur de th\u00e8se \u00e0 Stanford) : Il a co-encadr\u00e9 les travaux de recherche de Pranav, contribuant \u00e0 forger son approche des mod\u00e8les AI \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Culture<\/h2>\n<p class=\"fiche-tags\"><span>VC-Backed<\/span><span>AI-Native Founder<\/span><\/p>\n<p>Pranav Rajpurkar part de la recherche acad\u00e9mique pour b\u00e2tir des produits <strong>AI<\/strong> \u00e0 impact clinique direct. Il valide la faisabilit\u00e9 scientifique avant de viser le march\u00e9. Son approche repose sur des syst\u00e8mes <strong>g\u00e9n\u00e9ralistes<\/strong> plut\u00f4t que sur des mod\u00e8les \u00e9troits et sp\u00e9cialis\u00e9s.<\/p>\n<h2>FAQ<\/h2>\n<style>\n.faq-ideas details{background:#fff;border:1px solid #ECECF2;border-radius:12px;margin-bottom:10px}\n.faq-ideas summary{cursor:pointer;font-weight:600;padding:16px 44px 16px 20px;list-style:none;position:relative}\n.faq-ideas summary::-webkit-details-marker{display:none}\n.faq-ideas summary::after{content:\"+\";position:absolute;right:20px;top:50%;transform:translateY(-50%);color:#7C3AED;font-size:20px;font-weight:700}\n.faq-ideas details[open] summary::after{content:\"\\2212\"}\n.faq-ideas details > div{padding:0 20px 16px;line-height:1.7}\n<\/style>\n<div class=\"faq-ideas\">\n<details>\n<summary>Comment fonctionne le syst\u00e8me AI d&#8217;a2z Radiology AI ?<\/summary>\n<div>\n<p>Le syst\u00e8me <strong>a2z-Unified-Triage<\/strong> analyse des scanners abdomen-pelvis et d\u00e9tecte simultan\u00e9ment <strong>7 conditions urgentes<\/strong> en un seul passage. Il g\u00e9n\u00e8re \u00e9galement un brouillon de rapport structur\u00e9 pour le radiologue. L&#8217;objectif est de r\u00e9duire le temps de lecture et d&#8217;acc\u00e9l\u00e9rer la prise en charge des cas critiques dans les h\u00f4pitaux.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<details>\n<summary>Qu&#8217;est-ce qu&#8217;une autorisation FDA et pourquoi est-ce important ?<\/summary>\n<div>\n<p>La <strong>FDA<\/strong> (Food and Drug Administration) est l&#8217;autorit\u00e9 am\u00e9ricaine qui valide la s\u00e9curit\u00e9 et l&#8217;efficacit\u00e9 des dispositifs m\u00e9dicaux. Obtenir cette autorisation signifie que le syst\u00e8me AI peut l\u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9 dans des h\u00f4pitaux aux \u00c9tats-Unis. C&#8217;est une \u00e9tape indispensable pour commercialiser un outil m\u00e9dical, et elle garantit une cr\u00e9dibilit\u00e9 aupr\u00e8s des acheteurs institutionnels.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<details>\n<summary>Pourquoi Pranav Rajpurkar a-t-il quitt\u00e9 la recherche acad\u00e9mique pour cr\u00e9er une startup ?<\/summary>\n<div>\n<p>Pranav Rajpurkar a d\u00e9clar\u00e9 que la faisabilit\u00e9 technique \u00e9tait d\u00e9j\u00e0 prouv\u00e9e par la recherche. L&#8217;\u00e9tape suivante \u00e9tait de construire un produit de niveau production avec une valeur directe pour les radiologues. Il a co-fond\u00e9 <strong>a2z Radiology AI<\/strong> avec son p\u00e8re en 2024 pour concr\u00e9tiser ces travaux en un outil utilisable dans les h\u00f4pitaux.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<details>\n<summary>En quoi l&#8217;approche d&#8217;a2z Radiology AI est-elle diff\u00e9rente des autres outils AI en radiologie ?<\/summary>\n<div>\n<p>La plupart des syst\u00e8mes AI en radiologie sont con\u00e7us pour d\u00e9tecter une seule condition \u00e0 la fois. <strong>a2z Radiology AI<\/strong> adopte une approche g\u00e9n\u00e9raliste pour couvrir simultan\u00e9ment plusieurs pathologies. L&#8217;objectif est de passer \u00e0 des centaines de conditions \u00e0 terme, l\u00e0 o\u00f9 les outils traditionnels restent limit\u00e9s \u00e0 une t\u00e2che pr\u00e9cise.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<details>\n<summary>Quel est le march\u00e9 cibl\u00e9 par a2z Radiology AI aux \u00c9tats-Unis ?<\/summary>\n<div>\n<p>La startup cible les syst\u00e8mes hospitaliers et les cabinets de radiologie. Le march\u00e9 adressable repr\u00e9sente plus de <strong>20 millions<\/strong> d&#8217;examens abdomen-pelvis par scanner r\u00e9alis\u00e9s chaque ann\u00e9e aux \u00c9tats-Unis. Le mod\u00e8le commercial repose sur la vente de logiciels <strong>SaaS<\/strong> int\u00e9gr\u00e9s aux flux de travail cliniques existants.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<details>\n<summary>Quel impact concret l&#8217;outil AI a-t-il sur le travail des radiologues ?<\/summary>\n<div>\n<p>Une \u00e9tude prospective pr\u00e9sent\u00e9e au congr\u00e8s de radiologie RSNA 2025 montre que l&#8217;outil r\u00e9duit le temps de r\u00e9daction des rapports de <strong>18 %<\/strong>. Il diminue \u00e9galement la charge mentale des radiologues de <strong>22 %<\/strong> et augmente leur niveau de confiance dans la lecture de 15 %. Ces r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 mesur\u00e9s en conditions r\u00e9elles d&#8217;utilisation.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<details>\n<summary>Est-ce que Pranav Rajpurkar continue ses travaux de recherche en parall\u00e8le ?<\/summary>\n<div>\n<p>Pranav Rajpurkar est toujours affili\u00e9 \u00e0 la <strong>Harvard Medical School<\/strong> comme professeur assistant en informatique biom\u00e9dicale. Il dirige le Rajpurkar Lab, qui travaille sur les syst\u00e8mes AI g\u00e9n\u00e9ralistes pour la m\u00e9decine. Sa startup et ses travaux acad\u00e9miques sont compl\u00e9mentaires : la recherche alimente directement le d\u00e9veloppement produit d&#8217;a2z Radiology AI.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<\/div>\n<p><script type=\"application\/ld+json\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@type\":\"FAQPage\",\"mainEntity\":[{\"@type\":\"Question\",\"name\":\"Comment fonctionne le syst\u00e8me AI d'a2z Radiology AI ?\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"Le syst\u00e8me a2z-Unified-Triage analyse des scanners abdomen-pelvis et d\u00e9tecte simultan\u00e9ment 7 conditions urgentes en un seul passage. Il g\u00e9n\u00e8re \u00e9galement un brouillon de rapport structur\u00e9 pour le radiologue. L'objectif est de r\u00e9duire le temps de lecture et d'acc\u00e9l\u00e9rer la prise en charge des cas critiques dans les h\u00f4pitaux.\"}},{\"@type\":\"Question\",\"name\":\"Qu'est-ce qu'une autorisation FDA et pourquoi est-ce important ?\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"La FDA (Food and Drug Administration) est l'autorit\u00e9 am\u00e9ricaine qui valide la s\u00e9curit\u00e9 et l'efficacit\u00e9 des dispositifs m\u00e9dicaux. Obtenir cette autorisation signifie que le syst\u00e8me AI peut l\u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9 dans des h\u00f4pitaux aux \u00c9tats-Unis. C'est une \u00e9tape indispensable pour commercialiser un outil m\u00e9dical, et elle garantit une cr\u00e9dibilit\u00e9 aupr\u00e8s des acheteurs institutionnels.\"}},{\"@type\":\"Question\",\"name\":\"Pourquoi Pranav Rajpurkar a-t-il quitt\u00e9 la recherche acad\u00e9mique pour cr\u00e9er une startup ?\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"Pranav Rajpurkar a d\u00e9clar\u00e9 que la faisabilit\u00e9 technique \u00e9tait d\u00e9j\u00e0 prouv\u00e9e par la recherche. L'\u00e9tape suivante \u00e9tait de construire un produit de niveau production avec une valeur directe pour les radiologues. Il a co-fond\u00e9 a2z Radiology AI avec son p\u00e8re en 2024 pour concr\u00e9tiser ces travaux en un outil utilisable dans les h\u00f4pitaux.\"}},{\"@type\":\"Question\",\"name\":\"En quoi l'approche d'a2z Radiology AI est-elle diff\u00e9rente des autres outils AI en radiologie ?\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"La plupart des syst\u00e8mes AI en radiologie sont con\u00e7us pour d\u00e9tecter une seule condition \u00e0 la fois. a2z Radiology AI adopte une approche g\u00e9n\u00e9raliste pour couvrir simultan\u00e9ment plusieurs pathologies. L'objectif est de passer \u00e0 des centaines de conditions \u00e0 terme, l\u00e0 o\u00f9 les outils traditionnels restent limit\u00e9s \u00e0 une t\u00e2che pr\u00e9cise.\"}},{\"@type\":\"Question\",\"name\":\"Quel est le march\u00e9 cibl\u00e9 par a2z Radiology AI aux \u00c9tats-Unis ?\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"La startup cible les syst\u00e8mes hospitaliers et les cabinets de radiologie. Le march\u00e9 adressable repr\u00e9sente plus de 20 millions d'examens abdomen-pelvis par scanner r\u00e9alis\u00e9s chaque ann\u00e9e aux \u00c9tats-Unis. Le mod\u00e8le commercial repose sur la vente de logiciels SaaS int\u00e9gr\u00e9s aux flux de travail cliniques existants.\"}},{\"@type\":\"Question\",\"name\":\"Quel impact concret l'outil AI a-t-il sur le travail des radiologues ?\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"Une \u00e9tude prospective pr\u00e9sent\u00e9e au congr\u00e8s de radiologie RSNA 2025 montre que l'outil r\u00e9duit le temps de r\u00e9daction des rapports de 18 %. Il diminue \u00e9galement la charge mentale des radiologues de 22 % et augmente leur niveau de confiance dans la lecture de 15 %. Ces r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 mesur\u00e9s en conditions r\u00e9elles d'utilisation.\"}},{\"@type\":\"Question\",\"name\":\"Est-ce que Pranav Rajpurkar continue ses travaux de recherche en parall\u00e8le ?\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"Pranav Rajpurkar est toujours affili\u00e9 \u00e0 la Harvard Medical School comme professeur assistant en informatique biom\u00e9dicale. Il dirige le Rajpurkar Lab, qui travaille sur les syst\u00e8mes AI g\u00e9n\u00e9ralistes pour la m\u00e9decine. Sa startup et ses travaux acad\u00e9miques sont compl\u00e9mentaires : la recherche alimente directement le d\u00e9veloppement produit d'a2z Radiology AI.\"}}]}<\/script><\/p>\n<h2>Sources<\/h2>\n<ol>\n<li><a href=\"https:\/\/pranavrajpurkar.com\/\" rel=\"nofollow noopener\">pranavrajpurkar.com &#8211; Personal website<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/a2zradiology.ai\/\" rel=\"nofollow noopener\">a2z Radiology AI &#8211; Official site<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/a2zradiology.ai\/product\" rel=\"nofollow noopener\">a2z Radiology AI &#8211; Product page<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/radiologybusiness.com\/topics\/artificial-intelligence\/imaging-artificial-intelligence-startup-a2z-radiology-raises-5m-scores-1st-fda-clearance\" rel=\"nofollow noopener\">Radiology Business &#8211; a2z Radiology raises $5M FDA clearance<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.prnewswire.com\/news-releases\/a2z-radiology-ai-raises-4-5m-seed-round-to-scale-comprehensive-ct-interpretation-302636081.html\" rel=\"nofollow noopener\">PR Newswire &#8211; a2z Radiology AI $4.5M seed round<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.itnonline.com\/content\/fda-grants-clearance-a2z-radiology-ai-unified-triage\" rel=\"nofollow noopener\">ITN Online &#8211; FDA clearance a2z Radiology AI Unified-Triage<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ajronline.org\/doi\/10.2214\/AJR.25.34003\" rel=\"nofollow noopener\">AJR Online &#8211; Human AI Interactions conversation<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/pubs.rsna.org\/do\/10.1148\/ryai.032525.podcast\/abs\" rel=\"nofollow noopener\">RSNA &#8211; Interview with a2z Radiology AI leaders podcast<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/a2zradiology.ai\/news\/rsna-radiology-ai-podcast-2025\" rel=\"nofollow noopener\">a2z Radiology AI &#8211; RSNA Radiology AI podcast<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=GyeKp_f6W-k\" rel=\"nofollow noopener\">YouTube &#8211; MontyTV interview Pranav Rajpurkar<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=wAR33S6HVk8\" rel=\"nofollow noopener\">YouTube &#8211; Building best AI abdomen pelvis CTs RSNA24<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=PPLPZM4TmlY\" rel=\"nofollow noopener\">YouTube &#8211; Conversation with Pranav Rajpurkar AJR<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/aimi.stanford.edu\/events\/bmir-colloquium-beyond-assistance-rethinking-ai-human-integration-radiology-pranav-rajpurkar\" rel=\"nofollow noopener\">Stanford AIMI &#8211; BMIR Colloquium talk<\/a><\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nous savions que c&#8217;\u00e9tait techniquement faisable. Il fallait construire quelque chose de niveau production, avec une valeur directe pour le client final.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":5841,"template":"","meta":{"footnotes":""},"secteur":[],"etiquette":[],"class_list":["post-2085","fondateur","type-fondateur","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ideas.xyz\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/fondateur\/2085","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ideas.xyz\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/fondateur"}],"about":[{"href":"https:\/\/ideas.xyz\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/fondateur"}],"version-history":[{"count":16,"href":"https:\/\/ideas.xyz\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/fondateur\/2085\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":19564,"href":"https:\/\/ideas.xyz\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/fondateur\/2085\/revisions\/19564"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ideas.xyz\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5841"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ideas.xyz\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2085"}],"wp:term":[{"taxonomy":"secteur","embeddable":true,"href":"https:\/\/ideas.xyz\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/secteur?post=2085"},{"taxonomy":"etiquette","embeddable":true,"href":"https:\/\/ideas.xyz\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/etiquette?post=2085"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}